金融風險建模及投資組合優化：使用R語言(翻譯版)（簡體書）

本書主要內容包括:
• 介紹了前沿的金融風險建模技術､投資組合優化的實用方法以及新的研究進展。
• 介紹了金融風險的典型特徵､損失函數､風險測量方法､條件風險建模和無條件風險建模､極值理論､廣義雙曲線分佈､波動率建模以及刻畫分佈獨立性的相關概念。
• 探討了投資組合相關的風險概念以及帶風險約束的投資組合優化技術。
• 附有完整的R 軟件代碼，便於讀者重現書中的分析結果。
• 本書有一個支持網站，該網站提供了一系列相關代碼和案例。 本書適合金融學､經濟學和風險管理專業的研究生以及金融從業者､投資組合管理從業者閱讀，也可以作為上述各專業學生的計算機實驗課程教材，同時也適合自學。

目錄
譯者的話
前言
縮略語表
第1 部分 著述初衷
第1 章 簡介 3
參考文獻 5
第2 章 R 語言簡介 6
2.1 R 語言的起源與發展 6
2.2 獲取幫助 7
2.3 R 語言應用 10
2.4 類､方法與函數 11
2.5 本書自帶的教學包: FRAPO 包 19
參考文獻 24
第3 章 金融市場數據 25
3.1 金融市場收益率的統計特徵 25
3.1.1 單變量時間序列的統計特徵 25
3.1.2 多變量時間序列的統計特徵 27
3.2 關於風險模型的影響 30
參考文獻 30
第4 章 風險度量 31
4.1 本章簡介 31
4.2 風險度量概述 31
4.3 投資組合相關的風險概念 35
參考文獻 37
第5 章 現代投資組合理論 38
5.1 本章簡介 38
5.2 馬科維茨投資組合理論 38
5.3 均值-方差投資組合理論 41
參考文獻 43
第2 部分 風險建模
第6 章 刻畫收益率的分佈 47
6.1 預備知識 47
6.2 廣義雙曲分佈 47
6.3 廣義lambda 分佈 49
6.4 與GHD 相關的R 軟件包 55
6.4.1 fBasics 包 55
6.4.2 GeneralizedHyperbolic 包 56
6.4.3 ghyp 包 57
6.4.4 QRM 包 58
6.4.5 SkewHyperbolic 包 58
6.4.6 VarianceGamma 包 59
6.5 與GLD 相關的R 包 59
6.5.1 Davies 包 59
6.5.2 fBasics 包 59
6.5.3 gld 包 60
6.5.4 lmomco 包 61
6.6 GHD 在風險建模中的應用 61
6.6.1 用GHD 擬合股票收益率 61
6.6.2 用GHD 進行風險評估 64
6.6.3 重新審視典型特徵 66
6.7 GLD 在風險建模和數據分析中的應用 68
6.7.1 單支股票的VaR 68
6.7.2 FTSE100 指數三角 70
參考文獻 72
第7 章 極值理論 74
7.1 預備知識 74
7.2 極值的理論､方法和模型 74
7.2.1 分塊極值模型 74
7.2.2 r 階最大順序模型 75
7.2.3 POT 方法 76
7.3 相關R 包簡介 78
7.3.1 evd 包 78
7.3.2 evdbayes 包 79
7.3.3 evir 包 80
7.3.4 fExtremes 包 81
7.3.5 ismev 包和extRemes 包 83
7.3.6 POT 包 84
7.3.7 QRM 包 84
7.3.8 Renext 包 85
7.4 極值理論的實證分析 86
7.4.1 本節概述 86
7.4.2 BMM 模型在西門子公司數據上的應用 86
7.4.3 r 分塊極大值模型在寶馬公司數據上的應用 89
7.4.4 POT 方法在波音公司數據上的應用 91
參考文獻 96
第8 章 波動率建模 97
8.1 預備知識 97
8.2 ARCH 模型的種類 97
8.3 相關的R 軟件包 100
8.3.1 bayesGARCH 包 100
8.3.2 ccgarch 包 101
8.3.3 fGarch 包 101
8.3.4 gogarch 包 102
8.3.5 rugarch 包和rmgarch 包 103
8.3.6 tseries 包 105
8.4 波動率模型實證分析 105
參考文獻 107
第9 章 相依性建模 109
9.1 概述 109
9.2 相關性､獨立性和分佈 109
9.3 Copula 111
9.3.1 起因 111
9.3.2 相關性與獨立性回顧 112
9.3.3 Copula 的分類 113
9.4 相關的R 包 117
9.4.1 BLCOP 包 117
9.4.2 copula 包和nacopula 包 117
9.4.3 fCopulae 包 119
9.4.4 gumbel 包 120
9.4.5 QRM 包 121
9.5 copula 函數相關的實證分析 121
9.5.1 GARCH-copula 模型 121
9.5.2 混合copula 126
參考文獻 128
第3 部分 投資組合優化
第10 章 穩健投資組合優化 133
10.1 概述 133
10.2 穩健統計理論 133
10.2.1 動機 133
10.2.2 選擇穩健估計量 134
10.3 穩健優化 137
10.4 相關R 包 141
10.4.1 covRobust 包 142
10.4.2 fPortfolio 包 142
10.4.3 MASS 包 143
10.4.4 robustbase 包 143
10.4.5 robust 包 144
10.4.6 rrcov 包 145
10.4.7 Rsocp 包 146
10.5 實證分析 146
10.5.1 投資組合模擬: 穩健統計與經典統計 146
10.5.2 投資組合回測: 穩健方法與經典統計方法 152
10.5.3 投資組合回測: 穩健優化 155
參考文獻 160
第11 章 重新思考多元化 162
11.1 簡介 162
11.2 多元化投資組合 163
11.3 加入風險約束的投資組合 165
11.4 最優化尾部相關投資組合 167
11.5 相關的R 包 169
11.5.1 DEoptim 包和RcppDE 包 169
11.5.2 FRAPO 包 171
11.5.3 PortfolioAnalytics 包 172
11.6 實證分析 172
11.6.1 不同方法的比較 172
11.6.2 優化尾部依賴投資組合與基準的比較 177
11.6.3 預期虧損的極限分佈 181
參考文獻 184
第12 章 風險最優投資組合 186
12.1 概述 186
12.2 均值- VaR 投資組合 186
12.3 最優CVaR 投資組合 191
12.4 最優回撤投資組合 195
12.5 相關R 包 197
12.5.1 fPortfolio 包 197
12.5.2 FRAPO 包 198
12.5.3 R 中的線性規劃包 199
12.5.4 PerformanceAnalytics 包 203
12.6 實證分析 204
12.6.1 最小化CVaR 和最小方差投資組合比對 204
12.6.2 回撤約束的投資組合 208
12.6.3 股票投資的回測對比 212
參考文獻 218
第13 章 戰術性資產配置 220
13.1 概述